前言¶

做短劇或視頻創作的人，手裏通常有兩樣東西：一份劇本，和一個想要的鏡頭清單。手工把劇本翻譯成逐鏡分鏡腳本，工作量不小，而且常見問題很集中：鏡號和景別混在劇本里、一句話塞了多個動作、臺詞被順手改掉、正反打接不上。下面介紹的 Skill 針對的就是這個環節：輸入劇本原文，輸出按鏡頭拆開、可直接交給拍攝或生成模型使用的分鏡腳本。

它叫 Axu 的分鏡師，SkillHub 上的座標是 @user_fd95209a/axu-f83，由 user_fd95209a 發佈維護，分類 content-creation，當前版本 8.7.9。簡介自述爲”AI 仿真人短劇，seedance2.5 劇本分鏡提示詞助手，TIKTOK 海外短劇雙語支持，長期更新”。

這是什麼¶

一個基於通用 SKILL.md 格式的分鏡腳本生成專家。它不重寫劇本，而是在劇本原文的基礎上做清洗、拆鏡、校驗，產出結構化的逐鏡分鏡腳本。規則版本線是：清洗規則 v3.0（嚴格對照 通俗改編提示詞 V7.1）、分段規則 v2.1、分鏡規則 v8.6、表演細節規則 2.7。Skill 本身在 SkillHub 上標註 requires_api_key=false，即使用不需要 API Key。

核心能力¶

劇本潔淨度檢測與前置清洗¶

生成分鏡之前，Skill 默認先做”劇本優化”（階段 0.4，是一個獨立階段）。它做三件事：

1. 剝離鏡號、景別、運鏡等分鏡殘留，刪掉音樂、音效標註等與劇情無關的信息；
2. 補充可拍的反應鏡頭；
3. 規範臺詞的括號狀態備註：2-4 字、頓號分隔、寫”怎麼說”不寫”多難過”；同一角色連說兩句時括號必變；一句之內變臉用「轉」。

第三條有一條硬邊界：對白文字一字不改，只動括注，並且改動處加粗留痕。

另外，清洗過程會按物理空間自動合併同場景的相鄰場次，並重新編排場次號。這一步驟的目的是讓後續分鏡的場次結構與真實拍攝空間一致，而不是沿用劇本里被拆散的編號。

一鏡一動作點¶

分鏡生成按 v8.6 分鏡規則執行，核心約束是一鏡一動作點，絕不把多個動作塞進一個鏡頭。對重動作有明確的鏡數下限：

• 掌摑：不少於 5 鏡
• 抓肩壓桌：不少於 3 鏡
• 提人拖走：不少於 5 鏡

其餘硬規則包括：劇本零修改、前 3 秒進臺詞、同檔正反打、開口錨定（鏡頭對上人物開口的瞬間）、長臺詞按分句拆分，以及羣戲、閃回、獨白的特殊處理。參考圖適配要求站位描述與細節能夠對應覈對。

表演細節作爲獨立階段¶

表演細節是規則 2.7 定義的獨立可選階段，默認不併入標準分鏡：標準分鏡不寫表演細節，畫面行末只保留時長。

流程是先產出標準分鏡並定稿，再單獨出一版”表演細節優化版”。這一版在【畫面】同一括號內補充「；表演細節：情緒性質，畫面沒寫的 2-3 個細節」，要求不超過 40 字、不重複正文，並且全景、遠景、空鏡、純銜接鏡不寫。同時附一份表演細節對照表，方便逐鏡覈對補寫內容。

這樣做的效果是：拿標準版就能拍或生成，需要更細表演指引時再切到優化版，兩版互不干擾。

兩種開場模式¶

Skill 提供兩種開場模式，生成前由規則自動判斷或按需求選擇：

1. 模式 1，短劇版：前 3 秒進臺詞，並強制 A/B/C/D 四鏡序列。
2. 模式 2，電影版：開放式開場，讀完劇本後先設計 3-4 個差異化的候選開場方案，供用戶挑選後再展開分鏡。

內置校驗腳本¶

Skill 內置兩個腳本，放在 scripts/ 目錄下：

• scripts/script_cleaner_scan.py：預掃描劇本潔淨度，在正式清洗前給出殘留問題的檢查結果。
• scripts/storyboard_validator.py：自動校驗分鏡腳本的硬規則，包括每鏡三行齊全、臺詞零修改、開場設計、前 3 秒計時、正反打、長臺詞拆分、一鏡一動作點，以及表演細節檢查。表演細節默認檢查是否已與標準分鏡分離；加 --perf 參數則檢查錯位、重複、堆砌三種問題。校驗完成後生成統計區塊。

兩個腳本的分工是：一個管輸入端的劇本潔淨度，一個管輸出端的分鏡規則，中間的生成過程由提示詞規則約束。

分段整理¶

分鏡定稿後執行”分段整理”：

1. 按 15-30 秒切段，標註每段的總鏡頭時長；
2. 重新標註每段開場時的人物站位；
3. 做跨段連續性自檢，確認相鄰段落之間的人物、位置、狀態沒有斷層。

這一步對應短劇後期”切條”的工作流：每一段是一個可獨立投放、獨立剪輯的單元。

安裝與啓用¶

官方資料中沒有給出命令行安裝方式，也沒有 git clone 入口。該 Skill 以通用 SKILL.md 格式分發，SkillHub 頁面標註 requires_api_key=false，使用不需要 API Key。

啓用路徑是：從 SkillHub 頁面（https://www.skillhub.cn/skills/user_fd95209a/axu-f83）獲取 SKILL.md，按你所用 Agent 的 Skill 目錄規範放置即可，例如 Codex CLI、Cursor 的 skills 目錄。安裝後的校驗腳本位於 Skill 的 scripts/ 子目錄下。

觸發條件由 Skill 自己聲明：當用戶要求”生成分鏡”、”分鏡腳本”、”把劇本改編成鏡頭”、”逐鏡列出”、”分鏡表”、”分段”、”切條”，或者直接提供劇本要求生成 shot list 時，使用本技能。

典型用法¶

下面是一個可復現的對話式用法，不需要命令行：

1. 把劇本原文整段粘貼給 Agent，並說”把這份劇本生成分鏡腳本”。Skill 會先跑潔淨度預掃描（scripts/script_cleaner_scan.py 對應的邏輯），輸出檢測結果，再執行階段 0.4 的劇本優化，包括剝離分鏡殘留、刪音樂音效標註、補反應鏡頭、合併同場景場次並重編場次號，以及規範臺詞括注。
2. 確認劇本優化結果（重點核對：對白文字未被改動，括注改動處已加粗）。
3. Agent 按 v8.6 規則生成逐鏡分鏡腳本，遵循一鏡一動作點與各條硬規則。開場默認走短劇版；需要電影質感時，要求”用電影版開場”，Agent 會先給出 3-4 個候選開場方案供挑選。
4. 需要細表演指引時，要求”再出一版表演細節優化版”，Agent 在定稿的標準分鏡上按規則 2.7 補寫，並附表演細節對照表。
5. 用 python scripts/storyboard_validator.py <分鏡腳本路徑> 校驗；檢查表演細節本身時用 python scripts/storyboard_validator.py <分鏡腳本路徑> --perf。
6. 最後要求”分段整理”，得到 15-30 秒一段、帶總時長和開場站位標註、做過跨段連續性自檢的成品。

適用場景與限制¶

適合的場景：仿真人短劇、需要逐鏡執行的劇本，尤其是對動作連貫性和臺詞完整性要求高的題材（掌摑、拉扯、拖拽這類重動作戲）；以及需要按 15-30 秒切條投放的短劇後期流程。簡介中另提到 TIKTOK 海外短劇雙語支持，具體語言切換方式官方資料沒有展開。

需要留意的限制：

1. Skill 的硬約束是劇本零修改。如果你期望的是改寫劇本、壓縮劇情，它不是合適的工具。
2. 表演細節默認不寫在標準分鏡裏。直接拿標準版去要”更細的表演指導”會得到不含表演細節的版本，需要顯式要求優化版。
3. 電影版開場需要先在 3-4 個候選方案裏選一個，多一步交互；短劇版則是強制四鏡序列，沒有選擇空間。
4. 校驗腳本只檢查規則符合性，不判斷鏡頭好不好看；站位和參考圖的適配仍需人工覈對。

小結¶

Axu 的分鏡師 V8.7.9 把”劇本到鏡頭”這件事拆成了可校驗的幾個階段：先清洗劇本並規範括注，再按一鏡一動作點拆鏡，表演細節作爲獨立階段後補，最後分段整理並跑腳本校驗。規則約束具體（掌摑≥5 鏡、15-30 秒切段、前 3 秒進臺詞這類可覈對的條目），出問題時能定位到是哪一步沒執行。

官方地址：https://www.skillhub.cn/skills/user_fd95209a/axu-f83，SkillHub 頁面當前顯示評分 100000、下載 963 次（以抓取時頁面爲準）。